“大數據”給電力統計提出新任務
2012年以來“大數據”的概念在中國流行開來，最早提出大數據時代到來的是麥肯錫。麥稱：“數據已經滲透到當今每一個行業的業務領域，成為重要的生產因素”。大數據在理論教育、工程技術、軍事通信、金融經濟等領域早已存在，只是當互聯網，云計算，信息產業這些年的發展而突飛猛進。使大數據成為決策、治理、評估的關鍵環節。理所當然地引起廣泛關注。習近平主席十分關心我國大數據的發展。2013年9月率常委參觀中關村科技創新企業、科研單位。這是一次別開生面的中央領導集體學習。擔綱老師的是科技創新企業、科研單位的負責人，其中百度CEO李彥宏講解的題目就是“大數據”，講解的重點是“大數據”能實現什么樣的未來，這個話題吸引常委們的目光，這無疑給人們強烈的暗示。李克強總理在今年兩會上，將大數據寫入政府工作報告。在部署2014年重點工作，要求設立新興產業創業創新平臺。包括大數據在內的新產業方面趕超先進、引領未來產業發展，國務院副總理汪洋則專門推薦美籍華人徐子沛寫的《大數據》，指出，如何收集、保存、維護、管理、分析、共享正在呈指數增長的數據，是我們必須面對的挑戰。
大數據的概念引入我國后發展很快，中科院、高等院校及一些研究機構對大數據相關的概念、事業、數據庫等做了大量的研究，各行業也開展了相應的研究工作。
2013年11月國家發改委批準，設立大數據處理技術研發與應用實驗室并命名“國家和地方聯合工程實驗室”。
工業和信息化部賽迪研究院認為，“十二五”期間為我國大數據云計算起飛階段。2011、2012、2013年，中國云計算的市場規模為315億元，600億元和1174億元，增長速度驚人。云計算的基礎就是大數據。
2014年工信部表示，將持續加大對大數據產業的扶植力度，通過相關規劃。對大數據發展進行部署，推動開展大數據標準化需求分析，標準化體系框架和相關標準研制，支持關鍵技術產品開發和產業化。
電力行業裝置成份高，自動化水平高，數據數量大，類型多，一般而言具有5V的特點，即量大（Volume）速捷（Velocity）多樣（Variety）價昂（Value）精確（Veracity）。運用好大數據對于提升企業決策水平，運行水平和經營水平有著極高的價值。因此電力行業應是大數據應用領先的行業之一。
自大數據概念引進后，電力行業各有關企事業單位高度重視，進展多方位深入的工作。
2012年8月，中國電機工程學會信息化專委會舉辦大數據應用論壇，來自政府部門研究機構和電力企業的官員、專家和實際工作者進行了范圍廣泛的交流，是電力行業首次較大規模的行動，年終召開的信息化年會，對一些單位還進行了表彰，各大電力企業也紛紛就大數據工作進行部署，國家電網公司在北京、上海、西安建三個數據災備中心，其中北京的數據中心設在亦莊，南方電網公司則投資建設一體化信息平臺，而五大發電集團正欲重構其信息系統以建立新的管理與營運模式。
2013年中國電機工程學會發布《中國電力大數據發展白皮書》對電力行業大數據發展作了全面的闡述。
但是這些活動總體上看熱鬧有余扎實不足，常言道萬丈高樓平地起，千里之行始于足下，要建設大數據這樣一個大廈首先要打好基礎，這基礎就是電力的數據統計。
中國的電力統計事業可以追溯到建國后中央人民政府設立燃料工業部，從那時到現在的65年中絕大多數時間，電力統計設在計劃部門，作為一項職能存在，六十余年來電力統計的成果都沉淀在《電力工業統計資料匯編》，這份資料匯編一年一冊，已經形成系列產品。但是由于在較長一段時間內電力計劃部門的一項重要職責就是固定資產投資計劃的編制和組織實施，因而，長期以來電力統計工作也把圍繞固定資產投資提供服務當作履職的指導思想。
2002年中國電力體制發生了重大改革，電力企業重組后，不再形成全國統一的管電部門或一體化的電力企業，電力統計轉移到電力行業組織——中國電力企業聯合會。盡管中電聯作了很多創新，如推出每個季度的電力供需綜合分析報告，但電力統計的基本格向并未發生變化，而且現在看電力統計這個基礎工作大有加深工作之必要，擴展服務之可能。
例如，電力系統有可能發生故障，發生故障就會造成損失，（包括直接損失和間接損失），而要想不發生這樣的損失，就要避免發生故障，要做到這一點就必須提高設防水平，也就是要花錢（它便成了機會成本）對一個系統而言一定有一個中肯值，使得在這樣的數據下電力系統故障的損失與電力系統的安全投入相等，這樣通過大量的數據輸入和運算可以導出在各種故障條件下把損失降至最低情況下，為應對損失的設防水平適當的方案，以圖在總體上電網結構最經濟。一個電力系統通常接有多個電源并列運行，其規模設置應能夠應對任何情況下電源的被迫退出，不同的故障導致電源退出反過來會影響電力系統失負荷，這中間也有一組相關關系，為求得在可以應對各種故障時的備用率最恰當，同樣需要大量的原始數據。
再例如，運行的各種各樣機組，有著不同的性能，在編制運行方式時如何通過海量運算求出任一運行工況下，各個機組的效率都達到最優，尤其是要探討在電力市場自由交易下（即發電企業向用電企業售電），影響電力資源分配的要素將是機組效率和交易價格雙重因素，要讓運行方案最優，就須借助云計算和大數據。煤電機組或擔當調峰任務，當負荷降低時，其煤耗有相關性，這些都需要實時的數據。
再例如，對于電力企業而言，其生產經營活動所產生的價值的增長通常由三部分構成，即：資本的投入、勞動的投入和全要素生產率，借用柯布—道格拉斯生產函數推導得出：
GY=GA+aGL+bGK
其中 GY—經濟增長率
GA—全要素生產率
GL—勞動增加率
GK—資本增長率
a —勞動份額
b—資本份額
即電力企業生產總值的增長取決于勞動生產率、資本生產率和全要素生產率，上世紀90年代，中國電力企業聯合會曾組織專家過研究，就華中電網、山東電網、新疆電網作為案例分析。苦于對大數據的需求和當時的計算工具的不足這項工作難以深入地進行下去，現在看在市場經濟條件下這些工作具有特別重要的意義。
企業的生產總值核算方法有生產法、支出法和收入法，收入法核算是將生產總值分配成勞動者報酬、企業盈余、生產稅凈額和固定資產折舊四大項。反映了勞動成果在政府、企業和勞動者個人三者之間的分配關系。這項核算在2002年電力改革之前一直在進行，電力統計資料匯編有所記載，2002年改革后，一些單位仍在進行（如國網公司2004年-2008年的核算結果記入其統計資料，但2008年以后不再進入統計資料了），有些單位統不做這項核算，因此，全行業的數據從此失傳，這急待恢復和建設。
以上列舉數例足可以證明，在電力系統中開展大數據工作，首當其沖的是使電力統計工作得到迅速加強，使之適應大數據和云計算的要求，那么我們應當怎么辦呢？筆者認為以下七項工作需要認真研究和有效地抓起來。
1. 要把大數據工作列為各公司的基礎工作，納入工作計劃安排，進入領導層工作視野。為此要指定一個部門將職能管起來，注意大數據工作與已經存續多年的統計分析工作有機結合，不要兩層皮，也可以把大數據的管理工作設在統計部門使兩者的工作一體化。
2. 要有一個技術后臺。大數據工作涉及到數據的采集、存儲、輸送、加工、利用等多個環節，每個環節都需要強有力的技術支撐，這方面的工作需要有一個專業化的技術公司統籌擔當起來，該公司兼具科研和工程實踐。為此在職能部門與技術后臺直接要有合理的工作分工，發揮各自的優勢。
3. 制定規劃。發展大數據工作要保持一定數量的資金和技術裝備投入。為此各公司應當制定本公司大數據發展戰略，選準工作方向和技術路線，不要輕易地改變大的選擇。在此基礎上結合“十三五”規劃編制大數據專項規劃。
有必要指出的是，由于歷史的原因，在電力企業和電力行業管理中，長期盛行專業管理，大量的技術經濟數據分別儲存在生產技術、基建工程、科技研發、財務經營、銷售服務等專業領域。在大數據時代這種專業領域分割式的管理是不合適的，因而需要一個部門統籌起來，有專業的機構將各專業數據收集和初加工，形成一套統一的數據系統，以便為大數據規劃提供基礎支撐，這在企業管理上的整合需要提前抓緊進行。
4. 經過準備和篩選，安排一批示范工程。通過工程驗證大數據系統的目標設置，技術平臺的技術經濟合理性，投資強度和投入產出分析，相應的管理制度、方法和評估系統，即通過示范工程的實踐取的工作經驗為大數據工作的全面開展奠定基礎。
5. 組織成果交流，對取得的經驗，進一步擴大應用和推廣應用，積少成多，使之對決策和管理能夠收到明顯的效果。
6. 興辦刊物，作為技術交流平臺，并進步形成一套工作方法。中國電力企業聯合會和中國電力發展促進會要將行業服務和推動工作擔當起來。
7. 通過實實踐和理論培訓，逐步形成一支大數據工作隊伍和業務骨干。
大數據在向我們招手，讓我們擁抱大數據吧！
大數據的概念引入我國后發展很快，中科院、高等院校及一些研究機構對大數據相關的概念、事業、數據庫等做了大量的研究，各行業也開展了相應的研究工作。
2013年11月國家發改委批準，設立大數據處理技術研發與應用實驗室并命名“國家和地方聯合工程實驗室”。
工業和信息化部賽迪研究院認為，“十二五”期間為我國大數據云計算起飛階段。2011、2012、2013年，中國云計算的市場規模為315億元，600億元和1174億元，增長速度驚人。云計算的基礎就是大數據。
2014年工信部表示，將持續加大對大數據產業的扶植力度，通過相關規劃。對大數據發展進行部署，推動開展大數據標準化需求分析，標準化體系框架和相關標準研制，支持關鍵技術產品開發和產業化。
電力行業裝置成份高，自動化水平高，數據數量大，類型多，一般而言具有5V的特點，即量大（Volume）速捷（Velocity）多樣（Variety）價昂（Value）精確（Veracity）。運用好大數據對于提升企業決策水平，運行水平和經營水平有著極高的價值。因此電力行業應是大數據應用領先的行業之一。
自大數據概念引進后，電力行業各有關企事業單位高度重視，進展多方位深入的工作。
2012年8月，中國電機工程學會信息化專委會舉辦大數據應用論壇，來自政府部門研究機構和電力企業的官員、專家和實際工作者進行了范圍廣泛的交流，是電力行業首次較大規模的行動，年終召開的信息化年會，對一些單位還進行了表彰，各大電力企業也紛紛就大數據工作進行部署，國家電網公司在北京、上海、西安建三個數據災備中心，其中北京的數據中心設在亦莊，南方電網公司則投資建設一體化信息平臺，而五大發電集團正欲重構其信息系統以建立新的管理與營運模式。
2013年中國電機工程學會發布《中國電力大數據發展白皮書》對電力行業大數據發展作了全面的闡述。
但是這些活動總體上看熱鬧有余扎實不足，常言道萬丈高樓平地起，千里之行始于足下，要建設大數據這樣一個大廈首先要打好基礎，這基礎就是電力的數據統計。
中國的電力統計事業可以追溯到建國后中央人民政府設立燃料工業部，從那時到現在的65年中絕大多數時間，電力統計設在計劃部門，作為一項職能存在，六十余年來電力統計的成果都沉淀在《電力工業統計資料匯編》，這份資料匯編一年一冊，已經形成系列產品。但是由于在較長一段時間內電力計劃部門的一項重要職責就是固定資產投資計劃的編制和組織實施，因而，長期以來電力統計工作也把圍繞固定資產投資提供服務當作履職的指導思想。
2002年中國電力體制發生了重大改革，電力企業重組后，不再形成全國統一的管電部門或一體化的電力企業，電力統計轉移到電力行業組織——中國電力企業聯合會。盡管中電聯作了很多創新，如推出每個季度的電力供需綜合分析報告，但電力統計的基本格向并未發生變化，而且現在看電力統計這個基礎工作大有加深工作之必要，擴展服務之可能。
例如，電力系統有可能發生故障，發生故障就會造成損失，（包括直接損失和間接損失），而要想不發生這樣的損失，就要避免發生故障，要做到這一點就必須提高設防水平，也就是要花錢（它便成了機會成本）對一個系統而言一定有一個中肯值，使得在這樣的數據下電力系統故障的損失與電力系統的安全投入相等，這樣通過大量的數據輸入和運算可以導出在各種故障條件下把損失降至最低情況下，為應對損失的設防水平適當的方案，以圖在總體上電網結構最經濟。一個電力系統通常接有多個電源并列運行，其規模設置應能夠應對任何情況下電源的被迫退出，不同的故障導致電源退出反過來會影響電力系統失負荷，這中間也有一組相關關系，為求得在可以應對各種故障時的備用率最恰當，同樣需要大量的原始數據。
再例如，運行的各種各樣機組，有著不同的性能，在編制運行方式時如何通過海量運算求出任一運行工況下，各個機組的效率都達到最優，尤其是要探討在電力市場自由交易下（即發電企業向用電企業售電），影響電力資源分配的要素將是機組效率和交易價格雙重因素，要讓運行方案最優，就須借助云計算和大數據。煤電機組或擔當調峰任務，當負荷降低時，其煤耗有相關性，這些都需要實時的數據。
再例如，對于電力企業而言，其生產經營活動所產生的價值的增長通常由三部分構成，即：資本的投入、勞動的投入和全要素生產率，借用柯布—道格拉斯生產函數推導得出：
GY=GA+aGL+bGK
其中 GY—經濟增長率
GA—全要素生產率
GL—勞動增加率
GK—資本增長率
a —勞動份額
b—資本份額
即電力企業生產總值的增長取決于勞動生產率、資本生產率和全要素生產率，上世紀90年代，中國電力企業聯合會曾組織專家過研究，就華中電網、山東電網、新疆電網作為案例分析。苦于對大數據的需求和當時的計算工具的不足這項工作難以深入地進行下去，現在看在市場經濟條件下這些工作具有特別重要的意義。
企業的生產總值核算方法有生產法、支出法和收入法，收入法核算是將生產總值分配成勞動者報酬、企業盈余、生產稅凈額和固定資產折舊四大項。反映了勞動成果在政府、企業和勞動者個人三者之間的分配關系。這項核算在2002年電力改革之前一直在進行，電力統計資料匯編有所記載，2002年改革后，一些單位仍在進行（如國網公司2004年-2008年的核算結果記入其統計資料，但2008年以后不再進入統計資料了），有些單位統不做這項核算，因此，全行業的數據從此失傳，這急待恢復和建設。
以上列舉數例足可以證明，在電力系統中開展大數據工作，首當其沖的是使電力統計工作得到迅速加強，使之適應大數據和云計算的要求，那么我們應當怎么辦呢？筆者認為以下七項工作需要認真研究和有效地抓起來。
1. 要把大數據工作列為各公司的基礎工作，納入工作計劃安排，進入領導層工作視野。為此要指定一個部門將職能管起來，注意大數據工作與已經存續多年的統計分析工作有機結合，不要兩層皮，也可以把大數據的管理工作設在統計部門使兩者的工作一體化。
2. 要有一個技術后臺。大數據工作涉及到數據的采集、存儲、輸送、加工、利用等多個環節，每個環節都需要強有力的技術支撐，這方面的工作需要有一個專業化的技術公司統籌擔當起來，該公司兼具科研和工程實踐。為此在職能部門與技術后臺直接要有合理的工作分工，發揮各自的優勢。
3. 制定規劃。發展大數據工作要保持一定數量的資金和技術裝備投入。為此各公司應當制定本公司大數據發展戰略，選準工作方向和技術路線，不要輕易地改變大的選擇。在此基礎上結合“十三五”規劃編制大數據專項規劃。
有必要指出的是，由于歷史的原因，在電力企業和電力行業管理中，長期盛行專業管理，大量的技術經濟數據分別儲存在生產技術、基建工程、科技研發、財務經營、銷售服務等專業領域。在大數據時代這種專業領域分割式的管理是不合適的，因而需要一個部門統籌起來，有專業的機構將各專業數據收集和初加工，形成一套統一的數據系統，以便為大數據規劃提供基礎支撐，這在企業管理上的整合需要提前抓緊進行。
4. 經過準備和篩選，安排一批示范工程。通過工程驗證大數據系統的目標設置，技術平臺的技術經濟合理性，投資強度和投入產出分析，相應的管理制度、方法和評估系統，即通過示范工程的實踐取的工作經驗為大數據工作的全面開展奠定基礎。
5. 組織成果交流，對取得的經驗，進一步擴大應用和推廣應用，積少成多，使之對決策和管理能夠收到明顯的效果。
6. 興辦刊物，作為技術交流平臺，并進步形成一套工作方法。中國電力企業聯合會和中國電力發展促進會要將行業服務和推動工作擔當起來。
7. 通過實實踐和理論培訓，逐步形成一支大數據工作隊伍和業務骨干。
大數據在向我們招手，讓我們擁抱大數據吧！
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